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The computational complexity of deep learning algorithms has given rise to significant speed and memory challenges for the execution hardware. In energy-limited portable devices, highly efficient processing platforms are indispensable for reproducing the prowess afforded by much bulkier processing platforms.In this work, we present a low-power Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neuron design fabricated in TSMC's 28 nm CMOS technology as proof of concept to build an energy-efficient mixed-signal Neuromorphic System-on-Chip (NeuroSoC). The fabricated neuron consumes 1.61 fJ/spike and occupies an active area of 34 µm 2 , leading to a maximum spiking frequency of 300 kHz at 250 mV power supply.These performances are used in a software model to emulate the dynamics of a Spiking Neural Network (SNN). Employing supervised backpropagation and a surrogate gradient technique, the resulting accuracy on the MNIST dataset, using 4-bit posttraining quantization stands at 82.5%. The approach underscores the potential of such ASIC implementation of quantized SNNs to deliver high-performance, energy-efficient solutions to various embedded machine-learning applications.

Cette enquête porte sur le bien-être de la communauté étudiante internationale de l’Université de Sherbrooke. Elle a été réalisée durant le mois de juin 2021, durant la pandémie de la COVID-19. Elle a porté sur trois thèmes : l’adaptation au Québec, la perception de la discrimination, et les impacts de la pandémie. Il s’agit de l’une des rares enquêtes d’envergure faites sur les étudiants internationaux universitaires du Québec. L’enquête a été faite par sondage bilingue en ligne envoyé à l’ensemble des étudiants internationaux de l’UdeS inscrits à la session d’été 2021. Le sondage a recueilli 425 réponses valides, ce qui constitue un taux de réponse de 37.6%. Les résultats du sondage sont analysés et croisés en fonction du sexe, de la région de provenance, du niveau de français, et de l’année d’arrivée au Québec des répondants. Un seuil de significativité statistique de 1% est utilisé. L’analyse des résultats a permis de formuler 20 recommandations à l’Université de Sherbrooke afin d’améliorer la situation des étudiants internationaux.